“AdRoll为雄心勃勃的D2C企业品牌推出全新的品牌意识处理方案”

平台的机器学习算法每秒预测250万次以上，帮助企业品牌及时到达合适的参与者

对于企业品牌，特别是直接向支出者营销的企业品牌来说，屏蔽噪音，每次遇到都要和顾客讲他们的故事，绝不重要。 事实上，尼尔森表示，59%的客户想购买熟悉的企业品牌产品。 adroll是直接面向顾客( d2c )营销人员和企业品牌的成长营销平台，今天推出了企业品牌意识处理计划，帮助企业品牌在旅游中建立顾客关系，维护企业品牌的完整性

目前，许多企业品牌比较各营销战略和渠道采用不同的工具，导致顾客脱节体验和不一致的企业品牌描述。 这样，企业品牌几乎不可能在整个生命周期中创造对用户有意义的瞬间。 adroll的企业品牌识别处理计划是为d2c企业品牌设计的独立平台，为营销人员提供统一的场所、统一的消息传递、互联体验，以及在整个客户旅程中的广告宣传

当今的d2c企业品牌为了在不考虑价格的情况下为围栏花园提供便利，牺牲了直接的客户关系。 为了加深与顾客的关系，控制他们的命运，营销人员不仅仅需要接触，还需要看到整个顾客的旅程。 adroll总裁scott gifis说。 作为这些营销人员的任务控制，adroll统一了数据、渠道和度量，并提供了连接体验，而与平台无关。

根据adroll的企业品牌识别处理计划，d2c企业品牌完全利用10多年的实际机器学习，每天产生800亿以上的预测，将其第一方数据与adroll第二方数据相结合，吸引新客户，在整个客户旅途中看到独特的行为见解。 adroll的机器学习分解了3400多万个信号，每秒执行250万次预测，帮助企业品牌更好地识别、理解和吸引视频，显示了显示、社会交流、电子邮件、原生广告等潜在参与者。

在企业品牌能够消除猜测，更准确地吸引人们的情况下，他们可以在整个旅程中建立和培养关系，最终转化越来越多的顾客，提高忠诚度。 adroll brand awareness将adroll的机器学习和6个定位功能结合起来，应用于adroll的社交通讯、移动、原生、互联网策划库存，企业品牌是他们生活、工作、娱乐的所在。

在关联文案广告的定位后，营销人员可以从该领域或与用户市场相关的类别中进行选择，以便在相关网站上显示企业品牌。

人口定位有助于根据年龄、性别、净利润等定位用户群体，明确企业品牌的理想顾客。

利息定位使企业品牌能够根据体育、时尚、食品等类别的趣味性确定理想的用户群体。

lookalike以点击adroll的机器学习为目标，自动识别和识别与企业品牌相关的人和看起来有行为习惯的人。

重定向通过访问网站，与丢弃购物车、完成现场操作的人分享比较的信息，有助于维持企业品牌的最佳状态。

crm用户组使用企业品牌现有的客户电子邮件列表重新吸引客户。

与通常向特定参与者的所有成员分配相同价值的意识营销产品不同，adroll将自己的机器学习技术分层为参与者定位功能。 这有助于确保各品牌的预算用于提高各独特广告系列中最有潜力的买家的认识。

而且，adroll的成长平台有助于d2c企业品牌最大限度地提高高质量网站流量的价值，更多的是更深入地发现内在力量、更个性化的文案、渠道之间的衡量和依据。